Training / Workshop: KI-Projekte erfolgreich umsetzen – von der Idee bis in den nachhaltigen Betrieb

Dieser ganztägige Workshop findet am Montag, dem 07.12.2026 in Frankfurt am Main statt.

Künstliche Intelligenz ist in vielen Organisationen angekommen, oft jedoch in Form isolierter Prototypen, PoCs oder einzelner Tools.

Der Weg von der Idee zur produktiven und nachhaltig betriebenen KI-Lösung ist oft deutlich komplexer als die Einführung klassischer Software oder das reine Training eines KI-Modells.Dieser Ganztagesworkshop richtet sich an IT-, Data-, Architektur-, Produkt- und Projektverantwortliche, die KI-Vorhaben erfolgreich umsetzen und mehrwertstiftend einsetzen wollen. Im Fokus stehen nicht Algorithmen, Tool-Demos oder der neueste Hype, sondern praxisnahe Erfolgsfaktoren und Best Practices entlang des gesamten KI-Lebenszyklus:

• Wie identifiziert, priorisiert und validiert man tragfähige KI-Use Cases?

• Welche Daten-, rechtlichen und Betriebsanforderungen bringen KI-Projekte realistisch mit sich?

• Wieso sollten Human-in-the-Loop, Monitoring, Retraining und Governance von Beginn an mitgedacht werden?

• Welche Rolle spielen Change Management und AI Literacy für Akzeptanz und nachhaltige Nutzung?

Der Workshop kombiniert praxisnahe Input-Sessions, Beispiele aus realen Projekten und ein strukturiertes Vorgehensmodell, das direkt für eigene KI-Vorhaben genutzt werden kann. Ziel ist es, die Teilnehmenden zu befähigen, KI-Projekte realistischer zu planen, sicherer umzusetzen und erfolgreich in den Betrieb zu bringen.Agenda:1. Einführung: Was ist KI und wie verändert sie Unternehmen?

• Grundbegriffe, Abgrenzung zu klassischen IT-Lösungen

• Chancen und Risiken beim Einsatz von KI

2. KI-Anwendungsfälle & Business Value: 

• Identifikation und Bewertung von KI-Use Cases

• Von der KI-Idee zum Prototypen

3. KI-/Datenstrategie & Daten-Governance:

• Warum Daten der Enabler für KI sind

• Aufbau einer nachhaltigen KI-/Datenstrategie

4. KI-Governance & Regulatorik:

• Überblick über den EU AI Act und regulatorische Anforderungen

• Verantwortlichkeiten und Human-in-the-Loop-Prinzip

5. KI-Projekte erfolgreich managen und umsetzen:

• Spezifika von KI-Projekten: Unsicherheit, Lernfähigkeit, Dynamik

• Phasenmodell zur erfolgreichen KI-Umsetzung: Exploration, Umsetzung, Betrieb (MLOps)

6. Change Management & Akzeptanz:

• Häufige Fehlerquellen und Lessons Learned aus der Praxis

• Data/AI Literacy, Umgang mit Unsicherheit und Widerständen

Dabei stets: gemeinsame Erarbeitung, Diskussion & Transfer, u.a.

• Reflexion und Austausch: Eigene Herausforderungen und Chancen beim Einsatz von KI

• Standort-Bestimmung: KI-Readiness-Check für das eigene Unternehmen

• Vorgehens-Canvas für KI-Projekte